بازه باز
الان باز میاد میگه زن ستیز شد که بازم نه، چون از دایره انسانیت خارج شده بودن، پس منطقا نمیشه گفت اینو. برای سازمان، جنسیت ارزش هویتی نداشت صرفا متغیری برای ساخت هیولاهاش بود.
باید زنده بمانید! حتی اگر مجبور شدید خوار و ذلیل در خاک و لجن بخزید، حتی اگر اندامهایتان تکهتکه شد... به عنوان یک "انسان" جان به در ببرید!
به این سازمان لعنتی اجازه ندهید مرگ شما را هم به عنوان یک دادهی موفقیتآمیز ثبت کند!
به این سازمان لعنتی اجازه ندهید مرگ شما را هم به عنوان یک دادهی موفقیتآمیز ثبت کند!
کلیمور میریا
🔥2
بازه باز
باید زنده بمانید! حتی اگر مجبور شدید خوار و ذلیل در خاک و لجن بخزید، حتی اگر اندامهایتان تکهتکه شد... به عنوان یک "انسان" جان به در ببرید! به این سازمان لعنتی اجازه ندهید مرگ شما را هم به عنوان یک دادهی موفقیتآمیز ثبت کند! کلیمور میریا
دوستان مانگای کلیمور رو از اینجا میتونید بخونید.
https://t.me/Tokyo_Manga/5372
انیمه هم داره ولی خب کامل نیست و در نهایت ادامه داستانو باید از مانگا بخونید.
انیمه که تو انی پلاس یا هر چنل دیگهای سرچ کنید میاد.
https://t.me/Tokyo_Manga/5372
انیمه هم داره ولی خب کامل نیست و در نهایت ادامه داستانو باید از مانگا بخونید.
انیمه که تو انی پلاس یا هر چنل دیگهای سرچ کنید میاد.
❤1
Forwarded from Nonsense Village (آرک چوپان دروغگو) (hmd)
اوپنایآی اعلام کرده که تیمی متشکل از حدود ۱۰ هزار ایجنت ai تونسته در مدت فقط ۸۸ ساعت راهحلی برای یکی از بزرگترین مسائل حلنشده ریاضیات، یعنی مسئله ناویه–استوکس پیدا کنه.
این مسئله نزدیک به ۹۰ ساله که حلنشده باقی مونده و یکی از مسائل هزاره مؤسسه Clay محسوب میشه.
مسئله اصلی اینه که آیا معادلات ناویه–استوکس میتونن حرکت یک سیال سهبعدی رو همیشه بهصورت صاف و قابلکنترل توصیف کنن، یا اینکه ممکنه در زمانی محدود به یک تکینگی (Singularity) برسن و رفتار جریان از حالت عادی خارج بشه.
طبق اعلام OpenAI، این گروه با استفاده از یک مدل نسل بعدی که از GPT-6 Astra بهمراتب قدرتمندتره، به یک اثبات تحلیلی و همچنین یک نسخه رسمیشده در Lean رسیده.
جالبتر اینکه راهحل ارائهشده به یک گردابهی سیال مربوط میشه؛ جریانی چرخان که به سمت داخل مارپیچ میشه و همزمان کشیده و باریکتر میشه، تقریباً مثل یک تکه اسپاگتی، تا در نهایت به تکینگی میرسه.
نکته مهم اینه که خود OpenAI گفته آموزش این مدل هنوز ادامه داره و عملکردش روی بسیاری از بنچمارکها جهش قابلتوجهی داشته.
جزئیات کامل:
PDF
متن اثبات:
PDF
این مسئله نزدیک به ۹۰ ساله که حلنشده باقی مونده و یکی از مسائل هزاره مؤسسه Clay محسوب میشه.
مسئله اصلی اینه که آیا معادلات ناویه–استوکس میتونن حرکت یک سیال سهبعدی رو همیشه بهصورت صاف و قابلکنترل توصیف کنن، یا اینکه ممکنه در زمانی محدود به یک تکینگی (Singularity) برسن و رفتار جریان از حالت عادی خارج بشه.
طبق اعلام OpenAI، این گروه با استفاده از یک مدل نسل بعدی که از GPT-6 Astra بهمراتب قدرتمندتره، به یک اثبات تحلیلی و همچنین یک نسخه رسمیشده در Lean رسیده.
جالبتر اینکه راهحل ارائهشده به یک گردابهی سیال مربوط میشه؛ جریانی چرخان که به سمت داخل مارپیچ میشه و همزمان کشیده و باریکتر میشه، تقریباً مثل یک تکه اسپاگتی، تا در نهایت به تکینگی میرسه.
نکته مهم اینه که خود OpenAI گفته آموزش این مدل هنوز ادامه داره و عملکردش روی بسیاری از بنچمارکها جهش قابلتوجهی داشته.
جزئیات کامل:
متن اثبات:
Nonsense Village (آرک چوپان دروغگو)
اوپنایآی اعلام کرده که تیمی متشکل از حدود ۱۰ هزار ایجنت ai تونسته در مدت فقط ۸۸ ساعت راهحلی برای یکی از بزرگترین مسائل حلنشده ریاضیات، یعنی مسئله ناویه–استوکس پیدا کنه. این مسئله نزدیک به ۹۰ ساله که حلنشده باقی مونده و یکی از مسائل هزاره مؤسسه Clay…
البته ریاضیدانان که روی این مسئله کار میکردن شکایت کردن.
گفتن ai روش های مارو دزدیده و با سرعت زیادش تونسته خیلی جلوتر از ما بره
هرچند اوپن ای آی گفته ایجنت ما راه حل رو خودش یافته.
گفتن ai روش های مارو دزدیده و با سرعت زیادش تونسته خیلی جلوتر از ما بره
هرچند اوپن ای آی گفته ایجنت ما راه حل رو خودش یافته.
اخبار ai و تکنولوژی زیاده.
یه سری های زیادی تکراری
مردم هر روز پروژه جدید میسازن ریلیز میکنن.
خسته کننده شده.
وارد عصر پیشرفت به شدت سریعی میشیم که دیگه نمیفهمیم چی اومد چی شد.
ترجیح میدم مقالات تحقیقاتیشون بخونم تا اخبارشون پیگیری کنم.
یه سری های زیادی تکراری
مردم هر روز پروژه جدید میسازن ریلیز میکنن.
خسته کننده شده.
وارد عصر پیشرفت به شدت سریعی میشیم که دیگه نمیفهمیم چی اومد چی شد.
ترجیح میدم مقالات تحقیقاتیشون بخونم تا اخبارشون پیگیری کنم.
👍2❤1
استارتاپ Inception مدل Mercury 2.5 داده بیرون.
مدل دیفیوژن
با سرعت ۱,۱۰۰ توکن در ثانیه!
مدل دیفیوژن
با سرعت ۱,۱۰۰ توکن در ثانیه!
بازه باز
استارتاپ Inception مدل Mercury 2.5 داده بیرون. مدل دیفیوژن با سرعت ۱,۱۰۰ توکن در ثانیه!
اونم gpu ی انویدیا
و خود مدل هم تقریبا هم کیفیت خوبی داره.
این سرعت خیلی پشم ریزونه
اگر همچین سرعتی یافته باشن که دنیای ai یه جهش دیگه میزنه.
و خود مدل هم تقریبا هم کیفیت خوبی داره.
این سرعت خیلی پشم ریزونه
اگر همچین سرعتی یافته باشن که دنیای ai یه جهش دیگه میزنه.
بازه باز
اونم gpu ی انویدیا و خود مدل هم تقریبا هم کیفیت خوبی داره. این سرعت خیلی پشم ریزونه اگر همچین سرعتی یافته باشن که دنیای ai یه جهش دیگه میزنه.
اگر نمیدونید مدل دیفیوژن چیه،
مدلهای فعلی مثل gpt
خودبازگشتیان، یعنی متن رو کلمه به کلمه و توکن به توکن حدس میزنن میرن جلو.
اما دیفیوژن ها، تمرکزشون صرفا روی توکن بعد نیست بلکه کل جمله رو میخونن، بعد به صورت رفت و برگشت نویزهارو پاک میکنن و در حین رفت و برگشت جاهای خالی رو کامل میکنن.
در واقع میتونن چندین پردازش موازی توکن به توکن داشته باشن.
مدلهای فعلی مثل gpt
خودبازگشتیان، یعنی متن رو کلمه به کلمه و توکن به توکن حدس میزنن میرن جلو.
اما دیفیوژن ها، تمرکزشون صرفا روی توکن بعد نیست بلکه کل جمله رو میخونن، بعد به صورت رفت و برگشت نویزهارو پاک میکنن و در حین رفت و برگشت جاهای خالی رو کامل میکنن.
در واقع میتونن چندین پردازش موازی توکن به توکن داشته باشن.
بازه باز
استارتاپ Inception مدل Mercury 2.5 داده بیرون. مدل دیفیوژن با سرعت ۱,۱۰۰ توکن در ثانیه!
برای اینکه بفهمین چقدر سرعتش زیاده،
توی یک دقیقه میتونه 50 هزار کلمه تولید کنه.
یعنی یه کتاب کامل چند صد صفحهای.
توی یک دقیقه میتونه 50 هزار کلمه تولید کنه.
یعنی یه کتاب کامل چند صد صفحهای.
بازه باز
برای اینکه بفهمین چقدر سرعتش زیاده، توی یک دقیقه میتونه 50 هزار کلمه تولید کنه. یعنی یه کتاب کامل چند صد صفحهای.
بزرگ ترین مشکل مدلهای خودبازگشتی،
این استدلال کنده
مثلا توی توسعه نرمافزار،
طول میکشه تا ایجنت کد رو بخونه لاگها رو بخونه، دوباره کد بنویسه،
استدلالش رو اصلاح کنه، دوباره تست کنه و..
زمان میبره تا به نتیجه درستی برسه.
این استدلال کنده
مثلا توی توسعه نرمافزار،
طول میکشه تا ایجنت کد رو بخونه لاگها رو بخونه، دوباره کد بنویسه،
استدلالش رو اصلاح کنه، دوباره تست کنه و..
زمان میبره تا به نتیجه درستی برسه.
بازه باز
بزرگ ترین مشکل مدلهای خودبازگشتی، این استدلال کنده مثلا توی توسعه نرمافزار، طول میکشه تا ایجنت کد رو بخونه لاگها رو بخونه، دوباره کد بنویسه، استدلالش رو اصلاح کنه، دوباره تست کنه و.. زمان میبره تا به نتیجه درستی برسه.
اگر مدلای آینده همچین سرعتی پیداکنن.
یه ایجنت نرمافزاری میتونه در کمتر از دو ثانیه پنجاه بار با کد ور بره تستها رو اجرا کنه
لاگ رو بخونه دوباره بنویسه دوباره تست کنه.
هزینه آزمون و خطا برای مدل پایین میاد.
یه ایجنت نرمافزاری میتونه در کمتر از دو ثانیه پنجاه بار با کد ور بره تستها رو اجرا کنه
لاگ رو بخونه دوباره بنویسه دوباره تست کنه.
هزینه آزمون و خطا برای مدل پایین میاد.
بازه باز
اگر مدلای آینده همچین سرعتی پیداکنن. یه ایجنت نرمافزاری میتونه در کمتر از دو ثانیه پنجاه بار با کد ور بره تستها رو اجرا کنه لاگ رو بخونه دوباره بنویسه دوباره تست کنه. هزینه آزمون و خطا برای مدل پایین میاد.
البته از مدلای دیفیوژن برای llm استفاده نمیکنن.
دلیلش هم آموزش سختتره
دلیلش هم آموزش سختتره
بازه باز
البته از مدلای دیفیوژن برای llm استفاده نمیکنن. دلیلش هم آموزش سختتره
ترنسفورهای معمولی و مدلهای خودبازگشتی،
در یک رفت به جلو، برای یک جمله میتونن تا 1000 توکن بعدش رو حدس بزنن.
این به لطف ماسک علیت هست،
اما مدلای دیفیوژن برای رسیدن به همچین سطحی در زبان به توان پردازشی بیشتری نیاز دارن
چون کلمات رو بر اساس زیرمجموعه هدف میگیرن نه بر اساس حدس توکن.
و این خیلی بیشتر آموزش میخواد.
در یک رفت به جلو، برای یک جمله میتونن تا 1000 توکن بعدش رو حدس بزنن.
این به لطف ماسک علیت هست،
اما مدلای دیفیوژن برای رسیدن به همچین سطحی در زبان به توان پردازشی بیشتری نیاز دارن
چون کلمات رو بر اساس زیرمجموعه هدف میگیرن نه بر اساس حدس توکن.
و این خیلی بیشتر آموزش میخواد.
بازه باز
ترنسفورهای معمولی و مدلهای خودبازگشتی، در یک رفت به جلو، برای یک جمله میتونن تا 1000 توکن بعدش رو حدس بزنن. این به لطف ماسک علیت هست، اما مدلای دیفیوژن برای رسیدن به همچین سطحی در زبان به توان پردازشی بیشتری نیاز دارن چون کلمات رو بر اساس زیرمجموعه هدف…
ماسک علیت فقط یه لایه توی فرایند پیش آموزش مدله
توی آموزش معمولا کل جمله رو به مدل میدن تا یاد بگیره با حدس زدن کلمه بعد.
اما مشکل این بود که کل متن رو دادن و متن توی مموری هست مدل میاد تقلب میکنه.
در نتیجه یک لایه ماسک میکشن روش
این ماسک به مدل اجازه نمیده تقلب کنه و کلمه ها رو ببینه.
میزنه تو دهنش.
توی آموزش معمولا کل جمله رو به مدل میدن تا یاد بگیره با حدس زدن کلمه بعد.
اما مشکل این بود که کل متن رو دادن و متن توی مموری هست مدل میاد تقلب میکنه.
در نتیجه یک لایه ماسک میکشن روش
این ماسک به مدل اجازه نمیده تقلب کنه و کلمه ها رو ببینه.
میزنه تو دهنش.
بازه باز
ماسک علیت فقط یه لایه توی فرایند پیش آموزش مدله توی آموزش معمولا کل جمله رو به مدل میدن تا یاد بگیره با حدس زدن کلمه بعد. اما مشکل این بود که کل متن رو دادن و متن توی مموری هست مدل میاد تقلب میکنه. در نتیجه یک لایه ماسک میکشن روش این ماسک به مدل اجازه نمیده…
البته ماسک علیت خیلی بزرگتر ازین حرفا تاثیر گذاشت،
مدلای قبلی، مثل شبکههای RNN
مجبور بودن توکن به توکن جلو برن ولی با رعایت زمان.
مدلای قبلی، مثل شبکههای RNN
مجبور بودن توکن به توکن جلو برن ولی با رعایت زمان.
بازه باز
البته ماسک علیت خیلی بزرگتر ازین حرفا تاثیر گذاشت، مدلای قبلی، مثل شبکههای RNN مجبور بودن توکن به توکن جلو برن ولی با رعایت زمان.
قانون علیت چی میگه؟
گذشته بر آینده اثر میگذارد.
و آینده هرگز اجازه ندارد به عقب برگردد تا دست علت را پیش از وقوع رو کند.
گذشته بر آینده اثر میگذارد.
و آینده هرگز اجازه ندارد به عقب برگردد تا دست علت را پیش از وقوع رو کند.
بازه باز
قانون علیت چی میگه؟ گذشته بر آینده اثر میگذارد. و آینده هرگز اجازه ندارد به عقب برگردد تا دست علت را پیش از وقوع رو کند.
ماسک علیت مدل رو کور میکنه تا مجبور به فهمیدن بشه.
با بستن آینده بود که مدل ناچار میشد برای پر کردن خلا کلمه بعدی، ساختار زبان، منطق جهان و روابط مفاهیم رو خودش کشف کنه.
با بستن آینده بود که مدل ناچار میشد برای پر کردن خلا کلمه بعدی، ساختار زبان، منطق جهان و روابط مفاهیم رو خودش کشف کنه.
بازه باز
ماسک علیت مدل رو کور میکنه تا مجبور به فهمیدن بشه. با بستن آینده بود که مدل ناچار میشد برای پر کردن خلا کلمه بعدی، ساختار زبان، منطق جهان و روابط مفاهیم رو خودش کشف کنه.
این ماسک به مهندسان اجازه داد که کل یه کتاب در چند ثانیه هم زمان وارد لایهها بشه،
بدون اینکه تقلب بشه.
مدل همه لحظات متن رو یکجا میدید،
اما در هر لحظه یه جور چشم بند به چشماش زدن تا گام بعدی رو نبینه خودش کشفش کنه.
بدون اینکه تقلب بشه.
مدل همه لحظات متن رو یکجا میدید،
اما در هر لحظه یه جور چشم بند به چشماش زدن تا گام بعدی رو نبینه خودش کشفش کنه.
Ocean Princess
Thomas Bergersen
عاشق موسیقی حماسیام.
احساس میکنم ذهنم عمیقتر حرکت میکنه با چاشنی حماسی.
احساس میکنم ذهنم عمیقتر حرکت میکنه با چاشنی حماسی.
❤1
بازه باز
Thomas Bergersen – Ocean Princess
نمیدونم مفهوم علمی داره یا نه،
ذهن آدم رو در یک تونل منطقی قفل میکنه
چون ریتم هیجانی داره
ذهن رو انگار فراتر از الگو میبره تا مفهوم رو هضم کنه.
توی نوشتن و کد خیلی کمکم میکنه.
و ایده پردازی.
ذهن آدم رو در یک تونل منطقی قفل میکنه
چون ریتم هیجانی داره
ذهن رو انگار فراتر از الگو میبره تا مفهوم رو هضم کنه.
توی نوشتن و کد خیلی کمکم میکنه.
و ایده پردازی.
❤2